Gli studenti saranno in grado di effettuare una corretta formulazione e risolvere problemi di apprendimento automatico.
Risultati di apprendimento attesi
Conoscenza e capacità di comprensione
- Fornire una panoramica sulle principali tecniche di apprendimento automatico: classificazione, regressione, apprendimento supervisionato e non-supervisionato. - Conoscenza del linguaggio di programmazione Python.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
- Risolvere problemi di apprendimento automatico a partire da vari insiemi di dati, mediante l'applicazione delle tecniche studiate. - Utilizzo del linguaggio di programmazione Python
Prerequisiti
Nessuno.
Metodi didattici
Lezioni frontali in aula. Esercitazioni in laboratorio in linguaggio Python utilizzando varie librerie per il machine learning.
Verifica Apprendimento
Esame scritto e discussione orale di un progetto di Machine Learning.
Testi
Stuart Russell, Peter Norvig. Intelligenza artificiale. Un approccio moderno. Volume 2. Quarta edizione. Pearson. 2022.
François Chollet. Deep Learning with Python, Second Edition. Manning Publications. 2021.
Contenuti
L’obiettivo del corso è presentare le tecniche di apprendimento automatico nell’ambito dell’intelligenza artificiale, quali le reti neurali ed il deep learning, discutendone le proprietà e l’applicabilità.
